北京市众创空间收入情况数据分析报告2018版

前言

本报告围绕核心要素众创空间总收入，众创空间服务收入等展开深入分析，深度剖析了北京市众创空间收入情况的现状及发展脉络。

北京市众创空间收入情况数据分析报告中的数据来源于政府部门如中国国

家统计局等，通过整理和清洗等方法分析得出，具备权威性、严谨性、科学性。

本报告从多维角度借助数据全面解读北京市众创空间收入情况现状及发展

态势，客观反映当前北京市众创空间收入情况真实状况，趋势、规律以及发展脉络，北京市众创空间收入情况数据分析报告必能为大众提供有价值的指引及参考，提供更快速的效能转化。

本报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何其他方引用我方报告，均需注明出处。

第一节北京市众创空间收入情况现状概况 (1)

第二节北京市众创空间总收入指标分析 (3)

一、北京市众创空间总收入现状统计 (3)

二、全国众创空间总收入现状统计 (3)

三、北京市众创空间总收入占全国众创空间总收入比重统计 (3)

四、北京市众创空间总收入（2015-2017）统计分析 (4)

五、北京市众创空间总收入（2016-2017）变动分析 (4)

六、全国众创空间总收入（2015-2017）统计分析 (5)

七、全国众创空间总收入（2016-2017）变动分析 (5)

八、北京市众创空间总收入同全国众创空间总收入（2016-2017）变动对比分析 (6)

第三节北京市众创空间服务收入指标分析 (7)

一、北京市众创空间服务收入现状统计 (7)

二、全国众创空间服务收入现状统计分析 (7)

三、北京市众创空间服务收入占全国众创空间服务收入比重统计分析 (7)

四、北京市众创空间服务收入（2015-2017）统计分析 (8)

五、北京市众创空间服务收入（2016-2017）变动分析 (8)

六、全国众创空间服务收入（2015-2017）统计分析 (9)

七、全国众创空间服务收入（2016-2017）变动分析 (9)

八、北京市众创空间服务收入同全国众创空间服务收入（2016-2017）变动对比分析 (10)

第四节北京市众创空间房租及物业收入指标分析 (11)

一、北京市众创空间房租及物业收入现状统计 (11)

二、全国众创空间房租及物业收入现状统计分析 (11)

三、北京市众创空间房租及物业收入占全国众创空间房租及物业收入比重统计分析 (11)

四、北京市众创空间房租及物业收入（2015-2017）统计分析 (12)

五、北京市众创空间房租及物业收入（2016-2017）变动分析 (12)

六、全国众创空间房租及物业收入（2015-2017）统计分析 (13)

七、全国众创空间房租及物业收入（2016-2017）变动分析 (13)

八、北京市众创空间房租及物业收入同全国众创空间房租及物业收入（2016-2017）变动对

比分析 (14)

第五节北京市众创空间投资收入指标分析 (15)

一、北京市众创空间投资收入现状统计 (15)

二、全国众创空间投资收入现状统计 (15)

三、北京市众创空间投资收入占全国众创空间投资收入比重统计 (15)

四、北京市众创空间投资收入（2015-2017）统计分析 (16)

五、北京市众创空间投资收入（2016-2017）变动分析 (16)

六、全国众创空间投资收入（2015-2017）统计分析 (17)

七、全国众创空间投资收入（2016-2017）变动分析 (17)

八、北京市众创空间投资收入同全国众创空间投资收入（2016-2017）变动对比分析 (18)

第六节北京市众创空间财政补贴指标分析 (19)

一、北京市众创空间财政补贴现状统计 (19)

二、全国众创空间财政补贴现状统计 (19)

三、北京市众创空间财政补贴占全国众创空间财政补贴比重统计 (19)

四、北京市众创空间财政补贴（2015-2017）统计分析 (20)

五、北京市众创空间财政补贴（2016-2017）变动分析 (20)

六、全国众创空间财政补贴（2015-2017）统计分析 (21)

七、全国众创空间财政补贴（2016-2017）变动分析 (21)

八、北京市众创空间财政补贴同全国众创空间财政补贴（2016-2017）变动对比分析 (22)

图表目录

表1：北京市众创空间收入情况现状统计表 (1)

表2：北京市众创空间总收入现状统计表 (3)

表3：全国众创空间总收入现状统计表 (3)

表4：北京市众创空间总收入占全国众创空间总收入比重统计表 (3)

表5：北京市众创空间总收入（2015-2017）统计表 (4)

表6：北京市众创空间总收入（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (4)

表7：全国众创空间总收入（2015-2017）统计表 (5)

表8：全国众创空间总收入（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (5)

表9：北京市众创空间总收入同全国众创空间总收入（2016-2017）变动对比统计表 (6)

表10：北京市众创空间服务收入现状统计表 (7)

表11：全国众创空间服务收入现状统计表 (7)

表12：北京市众创空间服务收入占全国众创空间服务收入比重统计表 (7)

表13：北京市众创空间服务收入（2015-2017）统计表 (8)

表14：北京市众创空间服务收入（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (8)

表15：全国众创空间服务收入（2015-2017）统计表 (9)

表16：全国众创空间服务收入（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (9)

表17：北京市众创空间服务收入同全国众创空间服务收入（2016-2017）变动对比统计表（比

上年增长%）10表17：北京市众创空间服务收入同全国众创空间服务收入（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (10)

表18：北京市众创空间房租及物业收入现状统计表 (11)

表19：全国众创空间房租及物业收入现状统计分析表 (11)

表20：北京市众创空间房租及物业收入占全国众创空间房租及物业收入比重统计表 (11)

表21：北京市众创空间房租及物业收入（2015-2017）统计表 (12)

表22：北京市众创空间房租及物业收入（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (12)

表23：全国众创空间房租及物业收入（2015-2017）统计表 (13)

表24：全国众创空间房租及物业收入（2016-2017）变动分析表（比上年增长%） (13)

表25：北京市众创空间房租及物业收入同全国众创空间房租及物业收入（2016-2017）变动对比统计表（比上年增长%） (14)

表26：北京市众创空间投资收入现状统计表 (15)

表27：全国众创空间投资收入现状统计表 (15)

表28：北京市众创空间投资收入占全国众创空间投资收入比重统计表 (15)

表29：北京市众创空间投资收入（2015-2017）统计表 (16)

表30：北京市众创空间投资收入（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (16)

表31：全国众创空间投资收入（2015-2017）统计表 (17)

表32：全国众创空间投资收入（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (17)

表33：北京市众创空间投资收入同全国众创空间投资收入（2016-2017）变动对比统计表（比

上年增长%） (18)

表34：北京市众创空间财政补贴现状统计表 (19)

表35：全国众创空间财政补贴现状统计表 (19)

表36：北京市众创空间财政补贴占全国众创空间财政补贴比重统计表 (19)

表37：北京市众创空间财政补贴（2015-2017）统计表 (20)

表38：北京市众创空间财政补贴（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (20)

表39：全国众创空间财政补贴（2015-2017）统计表 (21)

表40：全国众创空间财政补贴（2016-2017）变动统计表（比上年增长%） (21)

表41：北京市众创空间财政补贴同全国众创空间财政补贴（2016-2017）变动对比统计表.22

2020年淘宝数据分析报告模板

导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，

空间分析复习重点

空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式）空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。箱线图&五数总结箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。

空间分析实习报告

空间分析实习报告学院遥感信息工程学院班级学号姓名日期

一、实习内容简介 1．实验目的：（1）通过实习了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系（2）熟练掌握ArcMap的基本操作及应用（3）了解及应用ArcGIS的分析功能模块ArcToolbox （4）加深对地理信息系统的了解 2.实验内容: 首先是对ArcGIS有初步的了解。了解ArcGIS的发展，以及10.1系列软件的构成体系，了解桌面产品部分ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox的相关基础知识。实习一是栅格数据空间分析，ArcGIS软件的Spatial Analyst模块提供了强大的空间分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以创建数据（如山体阴影），识别数据集之间的空间关系，确定适宜地址，最后寻找一个区域的最佳路径。实习二是矢量数据空间分析，ArcToolbox软件中的Analysis Tools和Network Analyst Tools提供了强大的矢量数据处理与分析工具，可以帮助用户解决各种空间分析问题。利用老师所给的数据可以通过缓冲区分析得到矢量面数据，通过与其它矢量数据的叠置分析、临近分析来辅助选址决策过程；可以构建道路平面网络模型，进而通过网络分析探索最优路径，从而服务于公交选线、智能导航等领域。实习三是三维空间分析，学会用ArcCatalog查找、预览三维数据；在ArcScene中添加数据；查看数据的三维属性；从二维要素与表面中创建新的三维要素；从点数据源中创建新的栅格表面；从现有要素数据中创建TIN表面。实习四是空间数据统计分析，利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值的浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。实习五是空间分析建模，空间分析建模就是运用GIS空间分析方法建立数学模型的过程。按照建模的目的，可分为以特征为主的描述模型（descriptive model）和提供辅助决策信息和解决方案为目的的过程模型（process model）两类。本次实习主要是通过使用ArcGIS的模型生成器（Model Builder）来建立模型，从而处理涉及到许多步骤的空间分析问题。二、实习成果及分析实习一：练习1：显示和浏览空间数据。利用ArcMap和空间分析模块显示和浏览数据。添加和显示各类空间数据集、在地图上高亮显示数值、查询指定位置的属性值、分析一张直方图和创建一幅山体阴影图。

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试《营销数据分析》实践考核娇源直销店数据分析报告项目名称：娇源直销店数据分析报告专业：电子商务学号：姓名：刘娇任课教师：黄艳 2017年12月30日考核项目及要求项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求

学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。目录

1.运营基本概况我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析流量分析从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。图2-1-1 流量概况通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个：针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

空间数据分析

空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的（1）理解空间自相关的概念和测度方法。（2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的：式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。

设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的，则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。

GIS空间分析复习提纲及答案

空间分析复习提纲一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可以模拟现实世界中的各种网络。

超市销售数据分析报告

超市销售数据分析主要从以下几方面入手： 1. 销售额分析 2. 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 3. 4. 毛利率分析 5. 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着

节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 6. 7. 贡献毛利率分析 8. 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 9. 10. 提高毛利率

2019年销售数据分析报告

销售数据分析报告分析报告是一种比较常用的文体。分析报告的标题一般有两种形式：一是公文式，另一种是新闻报道式。下面是收集整理的销售数据分析报告，希望对您有所帮助! 一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增;另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。二、销售备案数据分析 1.各区域备案数据本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2.各建筑类型备案数据从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来

如何写数据分析报告

如何写数据分析报告如何写数据分析报告首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于 0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自

己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花 10 分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照 1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础

实验四空间数据查询与分析(ArcGIS)

实验四空间数据查询与分析一、实习目的 1.掌握空间数据查询与分析的原理与方法。 2.掌握空间数据查询与分析的内容与技术。 3.结合实际，掌握利用叠加、缓冲和网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。二、实验准备预备知识空间数据的查询与分析是GIS的基本操作功能，数据探查包含属性数据查询，空间数据查询，地理可视化。空间数据分析包括矢量数据分析，如缓冲、叠加、地图操作等；栅格数据分析，如局域、领域等分析；地形制图和分析；空间插值；基于区域的分析；网络分析等。空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达;一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。实验数据 Data4数据或学生自己准备于该实验相关的数据三、实验内容及步骤

本实验方法是学生自主实验，实习手册只简绍涉及到空间查询与分析部分软件的操作，具体试验内容采取学生自问自答的方式进行，即学生根据所学知识，自己设计有关空间查询与分析的实际问题，并通过实验来回答问题。要求至少列举一个空间缓冲分析的案例，一个网络分析的案例，然后通过实验来分析解决。 1、空间查询 1）利用图形查询属性 ●直接点击图形查询属性（Identify）选取Identify 工具。用这个工具点取要素（点、线、面状）时，弹出Identify Result（查询结果）对话框，显示该要素的属性值。如下图： 2）框选图形查询属性（Select feature） ●然后点击工具栏上的Select feature图标点取想要选择的要素，被选择的要素颜色改变，在快捷菜单上选择Open Attribute Table ,可以看到属性表被选择的要素的属性记录也改变了颜色。如下图：

空间数据分析-什么是空间统计

空间统计简介 1.空间统计经典案例最早应用空间统计分析思想可以追溯150多年前一次重大的公共卫生事件，1854年英国伦敦霍乱大流行。在这次事件中，John Snow博士利用基于地图的空间分析原理，将死亡病例标注在伦敦地图上，同时还将水井的信息也标注在地图上，通过相关分析，最后将污染源锁定在城中心的一个水井的抽水机上。在他的建议下市政府将该抽水机停用，此后霍乱大幅度下降，并得到有效的控制。John Snow利用空间分析思想控制疫情这件事具有重要的里程碑意义，它被看成了空间统计分析和流行病学两个学科的共同起源；但是此后相当长的一段时间内由于缺乏刻画数据的空间相关性和异质性的方法，人们在分析空间属性的数据时，往往把所涉及的数据自身空间效应作为噪声或者误差来处理，这种缺乏对空间自相关和异质性的刻画，限制了以地图为基础的空间属性数据在公共卫生领域中应用的深入研究。直到1950年Moran首次提出空间自相关测度来研究二维或更高维空间随机分布的现象，1951年南非学者Krige提出了空间统计学萌芽思想，后经法国数学家Matheron完善，于1963年和1967年提出了地统计学和克里金技术。1973年, Cliff和Ord发表了空间自相关（Spatial Autocorrelation）的分析方法，1981年出版了Spatial Process：Model and Application专著，形成了空间统计理论体系，以及Getis’G和Lisa提出的空间异质性的局部统计使空间统计理论日趋成熟[1][2]。近年来随着空间分析技术以及空间分析软件（如GIS、Geoda、SaTScan、Winbugs等）的迅速发展，与疾病分布有关的空间统计分析也得以较快发展。 2.什么是空间统计空间统计具有明显的多学科交叉特征，其显著特点是思想多源、方法多样、技术复杂，并随着相关学科如计算机软硬件技术的发展而发展。空间统计分析是以地理实体为研究对象，以空间统计模型为工具，以地理实体空间相关性和空间变异性为出发点，来分析地理对象空间格局、空间关系、时空变化规律，进而揭示其成因的一门新科学。经典统计学与空间统计学的区别与联系归纳如表错误！文档中没有指定样式的文字。-1。表错误！文档中没有指定样式的文字。-1经典统计学与空间统计学的区别与联系

销售数据分析报告范文

销售数据分析报告范文分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;如下是小编给大家整理的销售数据分析报告范文,希望对大家有所作用。销售数据分析报告范文受销售公司的重托,我代表销售公司向本次职代会报告2006年上半年的销售工作报告情况及下半年的工作计划安排,请予以审议。同时诚挚地请各位代表以高度的责任感,对销售工作报告给以支持、帮助、指导和批评。一、XX年上半年销售工作报告回顾 XX年是销售公司注册独立法人的第一年,也是全面贯彻实施矩阵式销售的第二年,总部领导及各分厂领导乃至集团全体职工都对销售工作给以了极大的支持和关注,政策调整及后勤保障都在向销售工作倾斜。上半年的工作,我们概括地说,“喜忧参半,压力与信心同在”,喜的是我们顶住了5月份原材料、外协外购件价格持续上涨,市场无序竞争所带来的压力;产品销售及货款回收比去年同期明显大幅度增长,至6月21日,共完成销售手扶拖拉机93727台,同比增长16.74%,柴油机104159台,同比增长24.84% ,压路机336台,同比增长-13.81%,肥料26500吨,同比增长 140.01% ,装载机262台,挖掘机7 台,电动自行车1046辆,旋耕机3237台,同比增长141.03%,收割机2073台同比增长23.17%,共完成销售回款3.64亿元,同比增长84.77% ;同时处理多年积压不良资产1784.22万元。市场逐步规范,销售人员素质及销售管理水平显着提高;忧的是时间已近过半,产品销售、货款回收比年初我们的目标要求差

月度数据分析报告

月度数据分析报告篇一：公司月度经营分析报告表格月度经营分析报告 2021年4月编制部门：********** 编制人：******审核：****** 审批：****** 发放范围：■公司领导□各部门□其它（）发放形式：□邮件□信息化□文件■其它（打印）目录第一部分：公司月度运营简要分析小结 1、指标完成情况表 2、对指标完成产生主要影响的因素第二部分：各部门主要工作完成情况简要汇总第三部分:月度经营情况分析总结 1、产品销售状况分析 2、生产运营状况分析 3、采购供应状况分析 4、产品质量问题分析 5、产品研发状况 6、运营管理状况分析第四部分：本月存在的主要问题第五部分：下月重点工作计划

第六部分：亟需相关部门配合和解决的问题第七部分：三季度部门重点工作未完成情况汇总第一部分：公司月度运营简要分析小结 1、指标完成情况表 2对指标完成产生主要影响的因素对本月产品销售收入产生影响的主要因素是：对本月生产任务产生影响的主要因素是：对本月采购计划产生影响的主要因素是：第二部分：各部门工作完成情况汇总公司部门主要完成工作摘要表篇二：用数据来写一份经营分析报告用数据来写一份经营分析报告（一）作者：张晓来源:瑞商网 (2021-05-19) 【编辑语录】 “用数据说话，按流程办事”一直是瑞商网所倡导的。对于经营分析，用数据来一一证明相关经营成果，是非常有说服力的，比如说：全年的经营情况，可以通过曲线图，一目了然的看到那个季度的销售表现如何，进一步分析，可以找出为什么会出现这种变化，客单价与来客数是上升还是下降，通过这些数据表现，大胆预测，小心求证，就是一份完美的经营分析报告了。作为企业的管理人员，很多时候需要写经营分析报告，如果能够用数据来写一份经营分析报告，那么说服力或让人信服力应该是最强的，因为，有很多时候，用语言来表达，总会让人产生这样那样的疑问，总会有人质疑这个结果的前提是

空间数据分析教学内容

间数据分析 1. 空间分析：（spatial analysis，SA）是基于地理对性的位置和形态特征的空间数据分析技术,其目的在于提取和传输空间信息,是地理信息系统的主要特征,同时也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一,是各类综合性地学分析模型的基础,为人们建立复杂的空间应用模型提供了基本方法. 2. 空间分析研究对象：空间目标。空间目标基本特征：空间位置、分布、形态、空间关系（度量、方位、拓扑）等。 3. 空间分析根本目标：建立有效地空间数据模型来表达地理实体的时空特性，发展面向应用的时空分析模拟方法，以数字化方式动态的、全局的描述的地理实体和地理现象的空间分布关系，从而反映地理实体的内在规律和变化趋势。GIS空间分析实际是一种对GIS海量地球空间数据的增值操作。 4. ArcGIS9中主要的三种数据组织方式：shapefile，coverage和geodatabase。Shapefile由存储空间数据的dBase表和存储属性数据和存储空间数据与属性数据关系的.shx文件组成。Coverage的空间数据存储在INFO表中，目标合并了二进制文件和INFO表，成为Coverage 要素类。 5. Geodatabase是面向对象的数据模型，能够表示要素的自然行为和要素之间的关系。 6. GIS空间分析的基本原理与方法：根据空间对象的不同特征可以运用不同的空间分析方法，其核心是根据描述空间对象的空间数据分析其位置、属性、运动变化规律以及周围其他对象的相关制约，相互影响关系。方法主要有矢量数据的空间分析，栅格数据的空间分析，空间数据的量算与空间内插，三维空间分析，空间统计分析。 7. 栅格数据在数据处理与分析中通常使用线性代数的二维数字矩阵分析法作为数据分析的数学基础。栅格数据的处理方法有：栅格数据的聚类、聚合分析，复合分析，追踪分析，窗口分析。 8. 栅格数据的聚类与聚合分析区别：聚类是根据设定的聚类条件对原有的数据系统进行有选择的信息提取儿建立的新的栅格数据系统的方法；聚合分析是根据空间分辨率和分类表进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并。e.g.：从遥感图像信息中提取某一地物的方法是栅格数据的聚类，而由数字高程模型转换为数字高程分级模型便是空间数据的聚合。 9. ArcGIS9的空间分析功能主要包括：空间分析模块、3D分析模块、地统计分析模块、网络分析模块、跟踪分析模块等。 10.GIS的四种模型：要素模型（矢量类型），场模型（栅格类型），时态模型，网络模型。 11.矢量数据的空间分析方法：空间关系查询；叠置分析；缓冲区分析；泰森多边形分析；网络分析。 12.空间关系查询中要素间的关系有：相邻关系（proximity）；包容关系（containment）；叠加关系（overlap）。空间关系查询涉及到的：目标层—从其中查询满足条件的要素。选择层—比较此图层中要素与目标层中的关系。选择层是从目标层中得来的。 13.空间关系连接（spatial join）有：根据图层间的关系连接属性表；根据空间位置连接图层属性表。 14.叠置分析：是将代表不同主题的各个数据层面进行叠置产生一个新的数据层面，叠置的结果综合了原来来年各个或多个层面要素所具有的属性，不仅生成了新的空间关系，还将输入的多个数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。叠置分析前提条件：要素层面必须基于相同坐标系统、同一地带，还必须查验叠加层面之间的基准面是否相同。 15.根据操作要素的不同，叠置分析可以分为：点与多边形叠加；线与多边形叠加；多边形

ARCGIS空间分析操作步骤详解

ARCGIS空间分析基本操作一、实验目的 1. 了解基于矢量数据和栅格数据基本空间分析的原理和操作。 2. 掌握矢量数据与栅格数据间的相互转换、栅格重分类(Raster Reclassify)、栅格计算－查询符合条件的栅格(Raster Calculator)、面积制表（Tabulate Area）、分区统计(Zonal Statistic)、缓冲区分析(Buffer) 、采样数据的空间内插(Interpolate)、栅格单元统计（Cell Statistic）、邻域统计（Neighborhood）等空间分析基本操作和用途。 3. 为选择合适的空间分析工具求解复杂的实际问题打下基础。二、实验准备预备知识：空间数据及其表达空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通讯系统输入GIS。在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达; 一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。空间分析空间分析是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取空间信息或者从现有的数据派生出新的数据，是将空间数据转变为信息的过程。空间分析是地理信息系统的主要特征。空间分析能力（特别是对空间隐含信息的提取和传输能力）是地理信息系统区别与一般信息系统的主要方面，也是评价一个地理信息系统的主要指标。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库。空间分析运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段。空间分析可以基于矢量数据或栅格数据进行，具体是情况要根据实际需要确定。空间分析步骤根据要进行的空间分析类型的不同，空间分析的步骤会有所不同。通常，所有的空间分析都涉及以下的基本步骤，具体在某个分析中，可以作相应的变化。空间分析的基本步骤: a)确定问题并建立分析的目标和要满足的条件 b)针对空间问题选择合适的分析工具 c)准备空间操作中要用到的数据。

销售数据分析报告

销售数据分析报告（一）一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%！比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增；另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需

求。二、销售备案数据分析 1．各区域备案数据本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2．各建筑类型备案数据从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。 3．不同面积段备案数据从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。 4．不同户型备案数据